2026 sera l’année des agents IA, tant leurs cas d’usage en entreprise sont nombreux. Mais au fond, qu’est-ce qu’un agent IA, et comment les fabrique-t-on ?
La majorité des agents IA qui existent aujourd’hui sont en fait constitués d’une boucle agentique. Malgré sa simplicité apparente, la boucle agentique s’avère extrêmement puissante, et suffisante pour créer des agents d’intelligence artificielle très efficaces.
Découvrons son principe de fonctionnement.
Définition de la boucle agentique
La boucle agentique consiste à tenter d’atteindre l’objectif fixé par l’utilisateur en appelant une série d’outils, de manière itérative et guidée par le raisonnement d’un modèle d’IA générative LLM (GPT, Gemini, Mistral…).
La boucle agentique d’après la documentation de LangChain
Par exemple, une boucle agentique peut mener une série de recherches sur Internet afin de répondre à une question complexe.
Lorsque vous créez des agents Mistral ou des GPT dans ChatGPT, vous créez en réalité des boucles agentiques !
Il ne s’agit pas d’un simple prompt, les outils fournis à la boucle agentique et sa capacité à travailler en plusieurs étapes sont tout aussi importants.
D’où vient la boucle agentique et comment fonctionne-t-elle ?
On peut tracer l’origine de la boucle agentique à la publication de recherche introduisant l’architecture ReAct (Reasoning + Acting), qui a permis aux agents IA de réaliser un bond qualitatif important : Yao et al., “ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models”, 2022 (PDF libre d’accès).
Ainsi, les termes agent ReAct et boucle agentique peuvent être considérés comme synonymes.
L’étape de raisonnement s’appuie sur le principe des chaînes de pensées (chain of thought), qui est aussi un concept issu de travaux de recherche (Wei et al., 2022). En résumé, le modèle LLM est incité à découper la question de l’utilisateur en sous-problèmes, que l’on peut résoudre par étape. Les modèles d’IA récent comme “GPT-5 Thinking” ou “DeepSeek-R1” intègrent nativement une capacité à raisonner.
L’étape d’action s’appuie quant à elle sur le “tool calling”, une fonctionnalité des grands modèles de langage qui leur permet de demander à appeler des outils pour répondre à une question, et d’observer le résultat obtenu. La recherche sur Internet est probablement l’outil le plus répandu. Mais on peut imaginer n’importe quel outil ! Ce qui explique la popularité du protocole MCP conçu pour standardiser la création d’API spécifiques aux IA.
L’architecture ReAct est donc simplement la combinaison de ces deux idées : raisonner et agir jusqu’à avoir répondu à la demande initiale de l’utilisateur !
Comment implémenter un agent ReAct sans coder ?
La boucle agentique est une architecture si fondamentantle qu’elle est proposée par la majorité des frameworks d’IA agentique pour les développeurs informatiques, mais aussi au sein des plateformes généralistes.
Les GPT de ChatGPT, les agents Mistral, les Apps intégrées à Google Chat ou encore le noeud agent de n8n vous permettent de créer des agents IA avec peu ou pas de code. Il s’agit en pratique de boucles agentiques ou agents ReAct.
Aujourd’hui, ChatGPT permet de créer des GPT publics, mais les agents Mistral ne peuvent pas être partagés. Vous pouvez changer la donne en votant pour cette demande de fonctionnalité sur le Discord de Mistral !
Comment implémenter un agent ReAct en tant que développeur ?
Pour les développeurs et développeuses IA qui souhaitent créer des agents avec du code Python ou JavaScript, il existe beaucoup de frameworks open source : Google Agent Development Kit (ADK), CrewAI, Haystack, Pydantic AI etc.
Nos favoris chez LBKE sont LangChain en Python, et Mastra en JavaScript.
LangChain est historiquement le tout premier framework d’IA agentique, et la boucle agentique pouvait être créée manuellement via un graphe LangGraph. Depuis la v1, sortie en octobre 2025, LangChain intègre directement une fonction create_agent pour créer facilement des agents ReAct.
Mastra est quant à lui un framework idéal pour les développeurs web fullstack JavaScript, car il s’intègre bien aux applications frontend tout en proposant un panel de fonctionnalités complet pour l’IA agentique.
On peut aussi mentionner dans l’écosystème JavaScript les tout nouveaux agents Vercel AI SDK via “ToolLoopAgent” (c’est-à-dire une boucle agentique !). Le AI SDK est cependant un outil plus bas niveau que Mastra. Mastra propose aussi une interface graphique pour le développement et l’hébergement, des workflows, la création de serveurs MCP etc. alors que le AI SDK se limite essentiellement au code.
On retient souvent 2022 comme une année décisive pour l’IA générative, avec la sortie de ChatGPT en novembre, mais il s’agit aussi d’une année cruciale pour l’IA agentique, avec la sortie de LangChain en octobre et la publication de l’architecture ReAct !
Cas d’usage pour un agent ReAct ?
Les possibilités offertes par les agents ReAct sont virtuellement infinies : il est possible de jouer à volonté soit sur le prompt, soit sur les outils disponibles, pour créer toutes sortes d’agents IA très puissants.
Quelques idées :
- Transformer votre site web en GPT public sur ChatGPT comme nous l’avons fait avec le site de LBKE
- Créer un agent de planification de rendez-vous connecté à un workspace Google via AppsScript
- Créer un agent de recherche dans des dossiers de fichiers confidentiels en local avec Mastra, Deno et Ollama
Quelles sont les limites de la boucle agentique ?
Parfois vous constaterez aussi que votre problème est trop difficile pour être modélisé par une simple boucle agentique ou un agent ReAct, ou que la notion de boucle ne s’applique tout simplement pas.
Par exemple, pour gérer un flux de commande sur un site e-commerce avec l’IA, on privilégiera plutôt des outils d’optimisation de processus comme n8n, en intégrant l’IA dans certaines étapes ; de même, un chatbot avancé pourra mobiliser plusieurs agents IA au lieu d’un seul pour traiter des demandes complexes, etc.
Il y a bien sûr des solutions plus avancées à disposition des programmeurs IA, comme les graphes LangGraph ou encore les workflows Mastra, qui permettent de créer tout type d’agents, de les combiner avec du code informatique traditionnel, ou encore de créer des systèmes multi-agents avancés.
Devrait-on parler de flux agentique plutôt que de boucle agentique ?
Surprise : la boucle agentique n’est pas réellement une boucle ! On devrait probablement plutôt parler de “flux agentique”.
En effet, pour accomplir sa mission, l’agent IA est très loin de « tourner en rond ». Au contraire, chaque nouvelle information collectée et chaque nouvel outil utilisé lui permettent de progresser dans sa tâche.
Nous avons pu constater lors de nos sessions de formation LangChain que cette notion de « boucle » n’est pas particulièrement parlante pour les développeurs informatiques qui découvrent l’IA agentique.
Les patterns de programmation pour créer des agents ReAct avancés, comme le prompt système dynamique de LangChain nécessaire pour implémenter ne serait-ce qu’un simple routeur de requêtes, sont contre-intuitifs.
Raisonner en termes de flux agentique, avec des étapes claires, facilite beaucoup la compréhension et permet d’aller plus loin dans la création d’agents ReAct complexes.
Cette illustration montre la différence entre ces deux visions : le flux agentique avance par étape, et non de manière circulaire.
Concrètement le state de l’agent et sa mémoire court-terme (conversationnelle) permettent d’implémenter ce flux intuitivement, un framework IA comme LangChain fournit tous les outils pour configurer le comportement de l’agent à chaque itération.
Boucle agentique versus flux agentique : le fonctionnement est le même mais raisonner en flux est beaucoup plus intuitif pour les développeurs informatiques.
“Flux”, c’est d’ailleurs le terme qu’avait choisi Facebook pour désigner une architecture très similaire, utilisée non pas pour l’intelligence artificielle mais pour l’affichage d’interfaces graphiques, avec le framework React.js.
Les développeurs web JavaScript constateront qu’entre ReAct et React, la boucle est donc finalement… bouclée !
